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则需定期以事务的方式进行批量存储。对于每一个 O(t) 存储后， 恢复函数 R 的实现就简单多了：任务恢复时，将 O(t) 重新加载，使用 F 执行重算操作。

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输出的结果 Sink(t)，e.g. Kafka 事务消息，但是在结果的存储方式上各有所不同，下面我们来看一看目前业界主流的几个流计算引擎的设计考量。

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因此，我们得到流计算引擎要实现端到端一致性数据处理语义的充分必要条件：在流计算过程中，需要实时存储每一条中间和最终计算结果，如果考虑吞吐率不能存储每一条，

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但还不满足事务隔离性的消息（read_committed 级别），从流计算输出的角度来看，这些消息已被成功处理同时输出至下游，但从端到端的一致性来看，它们依然属于不一致的数据。又如，使用 Flink 处理 CDC（Change Data Capture） 的场景，

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在整个质量观测的生命周期中，除了各种各样的数据，我们也会涉及到各种各样的系统，例如 GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD 等等。

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接下来我们来看如何基于这些数据，让监控更加智能。传统的监控大多是基于一些固定的阈值，或者同环比。但是在很多场景下，这种模式存在着诸多问题。

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但对于告警管理系统来说，这只是一个告警的60个快照，而不是60个独立的告警；同时假如通知设置为30分钟重复，则一共只会发送两次通知，而不是每一分钟就发送一次通知。

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另外就是值班和代班机制。值班是非常常见的一个场景，通常情况下，告警不是发送给所有的负责人，而是通过轮转的方式进行分别值班。

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下一个12年，我非常期待整个计算架构，整个芯片架构会实现变革性的突破，真正成为数字时代的算力架构。

第二个方向是绿色科技。绿色是全社会非常关注且迫在眉睫的问题，科技是解决绿色问题的一把非常关键的钥匙。

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打造真正完全沉浸式购物的体验，成本是非常高的，能否打造一个模拟现实的环境，去做买家和卖家的互动、商品的交互？于是我们提供了一个虚拟直播间，